En intégrant l’intelligence artificielle et le machine learning, Zipline optimise les livraisons de produits médicaux essentiels dans les zones les plus reculées. (Photo : Zipline)
Les applications de l’IA se nichent parfois dans des endroits improbables. En l’occurrence avec Zipline il faut tourner les yeux vers le ciel. En effet, il s’agit d’un service de livraison par drone dont la mission est de fournir rapidement des fournitures médicales vitales, notamment du sang, des vaccins et des équipements de protection individuelle. Les drones de l’entreprise ont parcouru plus de 8 millions de kilomètres dans plusieurs pays et effectué plus de 115 000 livraisons commerciales, y compris l’approvisionnement d’hôpitaux et de cliniques dans certaines des communautés les plus reculées du monde.
La société conçoit, assemble et exploite son système d’aéronef sans pilote aux États-Unis et progresse vers la certification FAA de ses drones pour ses opérations américaines. « L’IA et le machine learning ont été plus ou moins intégrés à Zipline dès le début », explique Matt Fay, responsable de l’équipe chargée des données au sein de l’entreprise. « Je ne pense pas que vous puissiez concevoir une flotte de drones autonomes sans ces outils. »
Dans les premiers temps, avant que la société ne compte des centaines d’heures de vol chaque jour, il lui était difficile de collecter suffisamment de données pour entraîner des algorithmes et optimiser les trajets, comme l’explique Matt Fay. « Ce n’est que lorsque nous avons commencé à voler, à livrer des produits médicaux tous les jours au Rwanda, que nous avons recueilli suffisamment de données pour avoir besoin de nouveaux outils », dit-il.
Une approche basée sur le cloud
À l’époque, la motivation de l’entreprise était double, continue Matt Fay. « Tout d’abord, nous voulions passer d’un flux de travail local – des ingénieurs téléchargeant et analysant un lot de vols sur leurs propres machines – à une approche basée sur le cloud, où tout l’historique de nos vols était déjà disponible », explique-t-il.
Ensuite, Zipline souhaitait créer un environnement d’analyse doté de puissantes capacités de traitement par lots et d’un espace de travail commun et collaboratif. L’équipe de développeurs maîtrisait déjà le langage Python, et l’entreprise a donc déployé Jupyter Notebook, une application web open source qui permet aux utilisateurs de créer et de partager des documents contenant du code en direct, des équations, des visualisations et du texte narratif, fonctionnant sur un cluster de moteurs d’analyse Apache Spark.
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